采用离散偶极子近似(DDA)方法研究渐变锥形金属纳米结构的超聚焦效应

利用离散偶极子近似(discrete dipole approximation, DDA)方法对渐变锥形金属纳米结构中的超聚焦效应进行了分析和讨论. 数值计算证明该结构能够较好地实现对入射光场能量的纳米尺度汇聚. 基于解析和数值模型进一步分析了超聚焦效应与入射光波长、结构角度、结构厚度以及材料损耗之间的关系. 计算结果表明, 通过合理设计参数, 结构尖端的场强可增至入射场强的几十到上百倍, 从而实现明显的光场超聚焦效果. 另外证明采用DDA方法建模金属纳米结构具有相当好的计算精度和速度.     

S-DABO类非核苷类HIV-1逆转录抑制剂HQSAR

采用分子全息定量构效关系(HQSAR)方法, 研究了34个HIV-1逆转录酶抑制剂S-DABOs类化合物的结构与活性之间的关系. 讨论了分子碎片大小、碎片区分参数以及分子全息长度对模型的影响. 以26个化合物构成的训练集所建最优模型的交叉验证相关系数q²为0.755, 相关系数r² 为0.949. 对8个化合物构成的测试集进行了预测, 其预测相关系数r_pred²为0.95, 表明所建模型不仅有较高的拟合能力, 还有良好的预测能力. 最后, 利用HQSAR模型的色码表示, 探讨了对S-DABOs类似物的活性起重要作用的结构与片段, 为此类化合物的进一步结构改造与优化提供理论指导.     

考虑溶质原子拖拽效应及各向异性的元胞自动机法模拟钛合金单相区静态粗化

晶粒静态粗化是一种重要的物理现象,严重影响微观结构的演化和材料的力学性能.如何有效模拟这一过程已经成为该领域的研究热点.本文通过考虑溶质原子拖拽效应和晶界迁移各向异性对晶粒粗化的影响,建立了元胞自动机模型,并对钛合金单相区静态粗化过程进行了模拟.为了描述不同溶质原子的拖拽效应对粗化的影响,文中将溶质原子在beta相中的扩散速度等效转化成钛原子的迁移速度.为此,提出了定量描述溶质原子扩散速度与钛原子迁移速度之间转化关系的数学表达式.其中,表达式中考虑了影响溶质原子扩散速度的因素如溶质原子的半径、原子质量及晶格类型.通过引入参数c0考虑晶界迁移各向异性对粗化的影响.当c0为1时,则认为晶界迁移为各向异性,若为0时则认为是各向同性.将上述表达式应用到元胞自动机模型中,模拟钛合金(包括TC4,Ti17,TG6和TA15)在单相区的静态粗化现象.预测结果包括粗化动力学和组织演化与试验进行了对比,而且较为吻合.最后,讨论了时间、温度和化学成分对粗化的影响,以及本文元胞自动机模型预测粗化的局限性.     

有机污染物生物富集因子定量预测模型的建立与评价

有机污染物的生物富集因子(BCF)是进行生态风险评价的基础数据. 依照经济合作与发展组织(OECD)关于定量结构-活性关系(QSAR)模型构建和使用的导则, 根据线性溶解能关系(LSER)理论选择理论计算的分子结构描述符, 采用偏最小二乘(PLS)方法建立了8类化合物对鱼类BCF的QSAR模型. 结果表明, Connolly分子表面积(CMA)、平均分子极化率(α)和分子量(MW)对BCF影响最显著, 因此, 分子大小是影响化合物在鱼体内生物富集的最主要因素. 模型具有良好的拟合能力(复相关系数平方R²_Y = 0.868, 均方根误差RMSE = 0.553)、稳健性(交叉验证Q²_CUM = 0.860)和预测能力(外部可解释方差Q²_EXT = 0.755, RMSE = 0.647). 采用Williams图对模型应用域(AD)进行了表征. 所建立的模型, 可以应用于应用域内有机化合物的BCF的预测, 具有潜在应用价值.     

机器学习与计算力学的结合及应用初探

自20世纪50年代以来,随着计算机科学的不断进步,机器学习和数据科学得到了长足发展.这些技术一般依靠大量数据作支撑,通过训练过程提取出蕴藏在数据内部的抽象映射关系,目前已被成功应用于化学、生物等自然科学研究领域.近年来,这些技术也逐渐受到计算力学领域研究者的关注.本文结合作者的相关研究成果介绍了机器学习、数据科学与计算力学相结合的3种形式:第一种是与有限元方程求解方面的结合,直接应用卷积神经网络算法求解线性有限元方程;第二种方式结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系.本文作者应用该方法基于细观页岩扫描照片和随机建模算法,成功训练出可以有效预测细观页岩样本等效模量的卷积神经网络;第三种方式是建立基于数据驱动的计算力学方法,比如直接利用真实的材料实验数据代替材料本构模型.这些工作显示了机器学习、数据驱动在处理材料的力学实验数据、设计新型材料以及创建更高效的计算力学模型方面的广阔前景.随着计算力学的发展,未来将可能出现更多将数据科学、机器学习与计算力学相结合的应用场景,进一步开发出更加强健、高效和保真的计算力学方法.     

气凝胶纳米多孔材料传热计算模型研究进展

对新型气凝胶纳米多孔隔热材料等效热导率计算模型在近年来的发展进行了研究总结,介绍了(1)纳米尺度下气凝胶隔热材料的气相/固相/辐射等不同传热模式的传热特点;(2)气凝胶纳米尺度多孔网络中的气相传热、固相传热以及辐射传热的理论计算、数值预测以及经验关联等不同计算模型的特点及建立方法;(3)气凝胶纳米多孔隔热材料以及气凝胶复合隔热材料的整体等效热导率计算模型的研究进展;(4)以前期开展的研究工作为例,具体说明了气凝胶复合隔热材料从纳米尺度到微米尺度的传热模型的建立过程以及整体等效热导率计算模型的建立方法;(5)对分子动力学方法在气凝胶纳米多孔材料中的应用做了简要介绍.最后指出,对于气凝胶纳米多孔材料,其纳米尺度下的气固接触界面等特殊区域的耦合传热机理研究还不完善,复杂结构的纳米颗粒的固相热导率以及整体热导率计算模型也不够准确.因而采取适用于纳米尺度下的传热计算方法对这些问题进行更细致深入的研究,可以为进一步阐明气凝胶复合隔热材料内部的热量传递机理,建立更准确的气凝胶复合隔热材料传热计算模型,探索不同影响因素对传热性能的影响规律,以及开展气凝胶复合隔热材料的性能预测及优化等方面的研究,提供理论指导帮助.     

基于第一性原理计算的低维功能材料分子设计

低维材料具有高比表面积以及独特的物理化学特性,是未来能源、信息等技术领域的重要研究内容,但如何实现特定结构和功能是其实际应用的基础.分子是保持化学结构和特性的最小单元,从分子基元出发,可以实现低维材料结构预测以及功能导向的理论设计.本文综述了低维功能材料理论设计方面的研究进展,结合分子设计策略和第一性原理电子结构计算方法,针对特定结构和性能开展理论设计,预测了复杂二维单质晶体结构以及一系列低维新型光催化材料和自旋电子学材料,并揭示了低维材料功能和分子基元物性之间的对应关系,总结和展望了低维功能材料分子设计的优势与挑战.     

活性层形貌可控的三元有机太阳能电池

近年来,由多组分材料共混构建的三元体系有机太阳能电池受到越来越多的关注.由于三元器件主要是通过各组分共混,采用溶液加工的方法制备器件的活性层,因而如何通过第三组分材料的引入来调控各组分分子间的相互作用力、分相方式、聚集尺度、以及分子以何种方式排列等是人们关注的焦点.这些因素对三元有机太阳能的器件的开路电压、短路电流和填充因子等参数和太阳能电池的最终效率具有较大的影响.本文主要总结了基于PC71BM受体的三元体系有机太阳能电池,包括:通过第三组分材料的引入来实现三元器件中"类合金模型"的形成;同一三元体系中,在不同共混比例下"类合金模型与平行模型"的共存现象;同一三元体系相同共混比例下,"类合金模型"与"级联(Cascade)模型"之间的转化,以及哪种工作机制更有利于激子的分离与电荷的收集.本文为深入理解三元体系有机太阳能电池活性层形貌结构与器件性能之间的关系,进一步提升器件性能提供了参考.     

四点斜柱支承单层网壳稳定性研究

本文采用有限元方法,对太原市柴村高速公路收费站四点斜柱支承柱面网壳的稳定性进行了验算和研究.计算中,分别取网壳部分和整体结构作为计算模型,分析了不同支座位置对网壳临界荷载的影响,在计算中同时考虑了结构的几何和材料非线性效应.结果表明只有采用整体结构作为计算模型时,才能真实地反映结构的稳定性;斜柱和网壳的刚度比是影响结构稳定性的重要因素;同时考虑几何、物理双重非线性效应才能更深刻地揭示结构屈曲的机理.     

新分子距边矢量用于环境毒物多氯代二苯并呋喃的定量结构保留相关建模

在烷烃分子距离边数矢量基础上, 提出以基团作拟原子为基准的新分子距边矢量(μ), 借助多元线性回归方法(MLR)分别建立了多氯代二苯并呋喃(PCDF)在非极性、中等极性、极性色谱柱上的色谱保留参数与其结构表征矢量μ之间的定量相关模型. 为检验该定量结构保留相关(QSRR)模型的稳定性和预测能力, 采用留一法(LOO)进行了交互校验(CV). 对非极性色谱柱(DB-5)上色谱保留指数RI及相对保留时间RRT的QSRR模型, 其相关系数R都在0.99以上; 对另外两种非极性固定相色谱柱(OV-101, SE-54)上相对保留时间RRT的QSPR模型, 其相关系数R= >0.98; 对中等极性固定相(OV-1701)色谱柱上相对保留时间RRT的QSRR模型, 其相关系数R= >0.95; 而对极性色谱柱SP-2310上色谱保留指数QSRR模型的相关系数R较小, 仅为0.90左右(R= 0.884~0.958). 表明新分子距边矢量μ能很好地表征二苯并呋喃在非极性及中等极性色谱柱上的色谱保留行为; 而对极性色谱柱上的色谱保留行为的表征能力较差, 尚需改进.     

辅酶B_(12)模型化合物的研究——Ⅶ.C_2H_5Co(SB)和RCo(salen)L系列化合物的CNDO/2计算

目前合成系列结构上呈规律性变化的辅酶B_(12)模型化合物和研究其结构与Co—C键性质间的关系,是认识影响辅酶B_(12)中Co-C键稳定性的因素及辅酶的催化作用机制的有效途径.而有关模型化合物的微观反应机制的研究还很少,Lipscomb等人用PRDDO方法计算了简单模型体系CH_3—Co(NH_3)_5;朱龙根等人用非参数自洽场方法计算了模型化合物的各种构型变化对Co—C键强度的影响,Mealli等人用定量分子轨道方法和微扰理论讨论了Co—C键的离解过程,但真正根据模型化合物的晶体结构数据进行量化计算还很少见.     

编者按

<正>近年来,随着第一性原理计算和材料结构预测方法的发展,只根据给定化学组分的材料结构设计和预测成为可能,并迅速成为科学研究的热点,呈现出了激动人心的发展趋势.目前,材料结构预测研究已经在三维晶体材料、二维层状材料、二维表面重构和零维团簇的结构设计等方面取得了一大批原始创新性成果.未来,材料结构预测方法会更加广泛地应用于结构现象丰富的研究领域,有力推动我国物理、化学、材料、地球、生物、工程等学科的发展,为我国国民经济的发展和国防建设做出贡献.CALYPSO结构预测方法和软件由我国自主发展(http://www.calypso.cn),学术使用免费,目前被40多个     

支持向量机用于定量构效关系建模的研究

运用支持向量机, 偏最小二乘和BP人工神经网络3种方法对苦味二肽和血管紧张素转化酶抑制剂2个肽体系进行了定量构效关系建模研究. 为了验证模型的外部预测能力, 样本集经D-optimal设计被分成训练集和测试集两部分, 通过对测试集的预测结果来判断模型的外部预测能力. 结果显示支持向量机在2个体系中均表现出了较强的建模和预测能力. 在对苦味二肽的构效关系建模中, 支持向量机的建模和预测结果明显优于偏最小二乘, 与BP人工神经网络相比, 虽然在建模能力上支持向量机略逊于BP神经网络, 但其预测能力却明显优于BP神经网络; 而对于血管紧张素转化酶抑制剂, 支持向量机的建模和预测结果则略优于偏最小二乘和BP人工神经网络. 其中采用线性核和径向基核的支持向量机模型在两个肽体系中建模和预测结果相当. 研究显示支持向量机在药物的定量构效关系研究中具有广阔的应用前景.     

第四主族金属硫族化合物二维材料研究进展

第四主族金属硫族化合物具有丰富的晶体结构与组成.理论计算预测这类材料的二维晶体具有优异的热电、铁电、压电等性能.但是,目前这类材料的二维结构与性质研究的实验工作尚未系统展开.本文以这类材料二维结构与性质的关联性为切入点,系统展示了这类材料二维结构的合成进展,总结了其二维尺度上的独特性质,并对这类材料的发展前景及挑战进行了展望.     

对-取代苯基及苯甲基膦酸酯

有机磷化合物的结构与反应性的研究文献上已有不少报导,但早年工作仅局限于分子极性与位阻效应来探讨结构与性能的定性关系。文献上对磷(膦)酸酯的化学结构与其反应性能的定量关系研究尚少记载。本文是报导对-取代苯基膦酸酯(Ⅰ)的合成及其取代基与酯烷基性质对它们的纸上层析比移值、克分子折射度、红外光谱特征频率、路易斯碱性及水解速度的影响,并将这些化合物的性能与结构参数进行了定量关系的讨论。这些结果对阐明苯基膦酸     

半导体陶瓷电阻率的电压效应的定量分析

电压效应是指材料的物理性能随外加电压变化的现象,在半导体陶瓷中这一现象是很普遍的.目前这一现象还没有定量的理论描述.本文由晶界势垒模型得到了半导体陶瓷电阻率的电压效应的定量结果,并探讨了减弱电压效应的方法.半导体陶瓷的电学性能主要是由晶界附近因电子结构不同而形成的晶界高阻层决定的,而晶界高阻层就是晶界附近的势垒层,因此晶界高阻层的电阻率可表为     

新型半导体深能级掺杂机制研究

掺杂技术是现代半导体技术的核心之一.本文介绍了荣获2017年国家自然科学奖二等奖的项目,重点围绕宽禁带半导体材料、二维半导体材料的能带结构和器件,系统地研究了几类重要的半导体材料的深能级掺杂机制,并进行性能预测.主要创新工作包括:(1)提出了钝化共掺杂方法,增加了TiO_2的光催化效率;(2)发现了空穴导致非磁半导体中d~0铁磁性的新的物理机制;(3)为克服小量子系统掺杂瓶颈,提出通过共掺杂方法在材料中形成杂质能带,降低杂质电离能以提高载流子浓度;(4)对两类新型的二维半导体材料,即过渡金属硫化物以及石墨炔,发现了一系列新奇的物理现象和掺杂机理.这些工作对半导体掺杂理论的发展、新一代纳米器件和第三代半导体器件的结构设计以及性能预测将起到重要的指导作用.     

机器学习在材料设计方面的研究进展

新材料的发现是推动现代科学发展与技术革新的源动力之一,是当前促进经济发展与解决环境问题的迫切需求.传统的材料研发基于试错法,效率低且成本高.大量实验与计算模拟产生的数据为新材料的研发提供了新契机.基于这些数据,机器学习最近在材料性能预测、新材料的发现与设计等领域取得了很大进展.譬如基于材料项目(materials project)数据库对钙钛矿材料的统计分类、结合高通量计算对双钙钛矿卤化物材料稳定性的预测,以及金属间化合物电催化剂的设计与筛选等.除了基于隐式模型的预测,机器学习也可以用来发现具有物理可解释性的显式描述符,从而加速新材料的发现.     

应用理论溶剂化变色参数预测取代芳烃对水生生物的急性毒性

定量结构-活性相关(QSAR)是对有机化学品进行危害性评价的必要手段之一.成熟的 QSAR方程可以应用于预测未知化合物的生物活性,这对于有毒化合物的初步筛选,降低评价工作的昂贵费用都有着重要意义.本文以“线性溶解能关系(LSER)”和“理论溶剂化变色参数”为基础,应用半经验分子轨道MNDO计算的结构参数,研究了卤代苯、苯胺、苯酚、硝基苯等化合物对发光菌(Photobacterium phosphoreum),大型蚤(Daphnia magna Straus)和呆鲦鱼(Pimephales promelas)的急性毒性与其结构的定量关系.     

夜蛾翅膀表面疏水性能的多元耦合机理分析

利用体式显微镜、扫描电子显微镜、傅里叶红外光谱仪和接触角测量仪等测量分析仪器, 对东北地区常见的10种夜蛾翅膀表面形态、超微结构、成分和表面润湿性能进行了定性定量研究. 研究表明: 夜蛾翅膀表面覆盖有履瓦状排列的鳞片, 不同种类蛾的鳞片形态不同, 鳞片表面相间分布有近似平行的纵肋与凹槽结构, 鳞片主要由蛋白质和几丁质组成, 有鳞片和无鳞片时蛾翅膀表面的静态接触角存在很大差异, 分别为144.8°~152.9°和90.0°~115.9°. 利用Cassie模型建立了夜蛾翅膀表面润湿方程, 并进行了蛾翅膀表面疏水性能的多元耦合机理分析, 认为蛾翅膀表面的润湿性能是由其表面材料、形态和结构三个耦元共同耦合作用的结果.